精确率(精准率)，召回率，F1值的通俗解释

在之前的篇章中，我们已经探讨了如何绘制混淆矩阵

。接下来，我们将进一步阐释精确率、召回率以及F1值的通俗概念：

首先，让我们再次回顾混淆矩阵中的四个关键元素：真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）。这四个术语分别代表了分类结果中的不同情况。

* 精确率（Precision）：衡量我们预测为正确的样本中，实际上确实为正确的比例。换句话说，它反映了我们预测的准确性。精确率的计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)。

* 召回率（Recall）：衡量在所有实际为正确的样本中，我们成功预测出多少的比例。这也可以被理解为查全率，即我们找回了多少真正的正样本。召回率的计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)。

* F1值：是精确率和召回率的调和平均值，用于综合考虑两者的表现。F1值越高，说明模型的性能越好。F1值的计算公式可以有两种形式，一种是便于理解的形式：F1 = 2 / (1/Precision + 1/Recall)，另一种是标准公式：F1 = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)。

通过理解和优化这些指标，我们可以更好地评估和改进分类模型的性能。